Denne referansen beskriver den angitte katalogen. Kontakt institusjonen for å bekrefte gjeldende tilbud og betingelser som gjelder for din start.
Beskrivelse
Applied Machine Learning Regresjon og regularisering, probabilistiske metoder, dimensjonsreduksjon, klynging. Veiledet, ikke-veiledet og forsterkende læring. Datavask/forbehandling. Praktisk erfaring med maskinlæringsverktøy. Anvendelser i ingeniørfag. Forelesninger, 3 timer per uke; laboratorium, 2 timer per uke Begrensning: åpen for BEng-majorer. Forkunnskapskrav: IENG 2P12 Korequisite(r): IENG 3P12 Merk: det kreves gjennomføring av et mini-prosjekt i forbindelse med IENG 3P12 Automation and Robotics.
Forkunnskaper
- Forkunnskapskrav: IENG 2P12
Vilkår og bestemmelser
- Begrensning: åpen for BEng-majorer.
- Forkunnskapskrav: IENG 2P12
- Korequisite(r): IENG 3P12
- Merk: det kreves gjennomføring av et mini-prosjekt i forbindelse med IENG 3P12 Automation and Robotics.
Referansetekst i originalspråket
Applied Machine Learning Regression and regularization, probabilistic methods, dimension reduction, clustering. Supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Data preprocessing. Hands-on experience with machine learning toolboxes. Applications in engineering. Lectures, 3 hours per week; lab, 2 hours per week Restriction: open to BEng majors. Prerequisite(s): IENG 2P12 Corequisite(s): IENG 3P12 Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
- Prerequisite(s): IENG 2P12
- Restriction: open to BEng majors.
- Corequisite(s): IENG 3P12
- Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
Kilder og referanser
Datoer og kilder beholdes for å hjelpe deg å verifisere opplysningene. Oversettelsene tilbys for å lette lesing; den offisielle kilden er referansen for krav og betingelser.
Kildereferanse : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html